宽窄带融合下基于RNN-LSTM网络的温度预测

作者：杨钦榕; 陈万培; 高绅; 张涛; 韩恒

来源：无线电工程, 2021, 51(04): 283-287.

• 宽窄带融合
• 温度预测
• RNN-LSTM网络
• 可靠性

物联网在线监测技术虽已广泛运用于高压输电线路温度的监测,但受线路所处环境、数据量大小及监测要求等因素影响,存在某一时刻多条线路同时产生延时、某条线路反复出现异常的可能,人工处理速度慢、效率低,进而带来巨大的损失。为提高数据传输效率,实现对输电线路温度更精确的掌握,提出了宽窄带融合下基于RNN-LSTM网络的温度预测方法,统一宽带和窄带的结构,将不同大小的数据通过统一的频带进行传输。建立RNN-LSTM型网络,在时间维度上提取数据的特征,分析温度数据,实现对线路温度走势的预测。实验结果表明,基于RNN-LSTM网络可实现对线路温度的较准确预测,准确率达到74.81%,在工程实践中可为后台管理提供可靠依据。